(網(wǎng)經(jīng)社訊)近年來，數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動(dòng)力，更是中國高質(zhì)量發(fā)展新引擎。依托數(shù)字化技術(shù)實(shí)現(xiàn)新一輪產(chǎn)業(yè)變革、搶占全球價(jià)值鏈制高點(diǎn)，已成為各國競爭的焦點(diǎn)。中國提出建設(shè)數(shù)字中國，努力構(gòu)筑國家競爭新優(yōu)勢。
為了更好了解全球數(shù)字科技發(fā)展情況，阿里研究院、智譜AI近日聯(lián)合發(fā)布《2023全球數(shù)字科技技術(shù)發(fā)展研究報(bào)告》。報(bào)告基于AMiner科技情報(bào)平臺的數(shù)據(jù)，利用文獻(xiàn)計(jì)量方法，為數(shù)字科技研究前沿“畫像”，揭示創(chuàng)新活躍程度，在系統(tǒng)、客觀的分析方法基礎(chǔ)上，總結(jié)2023全球數(shù)字科技十大趨勢。
全球數(shù)字科技十大趨勢
報(bào)告通過對2012年-2021年數(shù)字科技領(lǐng)域TOP1%核心論文的持續(xù)跟蹤，篩選出了數(shù)字科技領(lǐng)域十大熱點(diǎn)前沿技術(shù)：生物大數(shù)據(jù)、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)算法（Generative adversarial networks，GANs）、沉浸式擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)（Extended Reality，XR）、量子計(jì)算機(jī)、AI 破解蛋白質(zhì)和基因結(jié)構(gòu)、移動(dòng)邊緣網(wǎng)絡(luò)、可解釋的AI、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、混合計(jì)算和能源區(qū)塊鏈技術(shù)——
表1 數(shù)字科技領(lǐng)域10大熱點(diǎn)前沿技術(shù)
趨勢一：生物大數(shù)據(jù)
隨著對生命系統(tǒng)的不斷深入探究和各種其他高通量組學(xué)技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展，生物信息學(xué)的研究范疇不斷擴(kuò)大，各種組學(xué)數(shù)據(jù) ( 轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組、非編碼 RNA 組、表觀遺傳組、代謝組、宏基因組等 ) 以及生物系統(tǒng)層面的解讀不斷擴(kuò)展，生命科學(xué)從定性描述開始實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)、精準(zhǔn)和定量解讀。
趨勢二：生成式對抗式網(wǎng)絡(luò)算法
作為人工智能學(xué)界的熱門方向，生成式對抗式網(wǎng)絡(luò)算法（Generative adversarial networks）
已法被廣泛應(yīng)用于圖像和視覺、語音和語言、信息安全等領(lǐng)域。未來，隨著 GANs 為代表的深度學(xué)習(xí)不斷迭代，AIGC 百花齊放，產(chǎn)出效果或?qū)⒅饾u逼真接近至人類作品。
趨勢三：沉浸式擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)娛樂平臺
擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)是元宇宙連接虛擬與現(xiàn)實(shí)的關(guān)鍵設(shè)備，隨著擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)產(chǎn)業(yè)鏈和技術(shù)不斷發(fā)展、內(nèi)容應(yīng)用逐漸繁榮，整個(gè)元宇宙娛樂生態(tài)正在持續(xù)豐滿，沉浸式擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)娛樂平臺有望迎來爆發(fā)。
趨勢四：量子原型樣機(jī)和專用處理器的研制
當(dāng)前，量子計(jì)算機(jī)的研制已從以院校、研究所為主的基礎(chǔ)性研究階段，過渡到以 Google、IBM 等創(chuàng)新企業(yè)為主體的“量子霸權(quán)”研究階段。隨著量子計(jì)算機(jī)研制成果的不斷涌現(xiàn)，通用量子計(jì)算機(jī)研制問題將在未來五年內(nèi)被攻破，可實(shí)際使用的量子處理器將會落地。
趨勢五：AI 解碼蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)
2021 年，Deepmind 公司的蛋白質(zhì)解碼預(yù)測系統(tǒng)——AlphaFold 橫空出世。與此同時(shí)，公司還公布了約 35 萬種蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，該項(xiàng)成果因此入選《科學(xué)》2021 年度十大科學(xué)突破。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，對具有內(nèi)在無序特性的蛋白質(zhì)以及通過翻譯后修飾或環(huán)境條件改變結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)建模問題在將來有望解決。
趨勢六：移動(dòng)邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)
隨著物聯(lián)網(wǎng)、5G、工業(yè)自動(dòng)化、智能制造的興起，處于物理實(shí)體和工業(yè)連接之間的移動(dòng)邊緣計(jì)算越來越發(fā)揮出重要的作用，也逐步實(shí)現(xiàn)了集中化和智能化，其低時(shí)延、高帶寬、個(gè)性化、高安全性、高隱私性等特性滿足了分布式服務(wù)、自動(dòng)工業(yè)控制的需求。
趨勢七：可解釋的 AI
由于人類社會的價(jià)值觀念和價(jià)值體系存在多元化的特點(diǎn)，未來發(fā)展具有可解釋性的人工智能，加強(qiáng)人機(jī)之間的理解，讓人工智能技術(shù)跳出“黑箱”，建立可解釋、可理解、可信任的人工智能體系成為趨勢。
趨勢八：基于算法模型和安全隱私的聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)
近年來，聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為解決數(shù)據(jù)孤島問題的重要技術(shù)引起業(yè)界廣泛關(guān)注，并被廣泛應(yīng)用于金融、醫(yī)療健康以及智慧城市等領(lǐng)域。未來，聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展將與邊緣計(jì)算、區(qū)塊鏈和網(wǎng)絡(luò)安全等多個(gè)領(lǐng)域關(guān)聯(lián)，更好的發(fā)揮其隱私性、高效性和便捷性。
趨勢九：混合計(jì)算
隨著萬物互聯(lián)市場的發(fā)展，產(chǎn)業(yè)界逐漸認(rèn)識到單一的計(jì)算方式不能解決所有問題，“混合計(jì)算”借鑒了異構(gòu)計(jì)算的思想——用不同的計(jì)算資源處理適合該結(jié)構(gòu)的任務(wù)，構(gòu)建出某領(lǐng)域?qū)Ｓ玫母咝?yīng)用組件，從而更好地滿足無線互聯(lián)、視頻處理、圖像識別、智能制造等多領(lǐng)域的高效處理需求。
趨勢十：能源區(qū)塊鏈
針對能源互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)中各個(gè)模塊存在的問題，區(qū)塊鏈技術(shù)能夠依靠自身的鏈?zhǔn)教卣骱酮?dú)特的區(qū)塊結(jié)構(gòu)融合到能源互聯(lián)網(wǎng)中的各個(gè)層面，解決能源互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的相關(guān)問題。未來，創(chuàng)建區(qū)塊鏈一體化能源系統(tǒng)可有效促進(jìn)清潔能源的產(chǎn)量和能源的及時(shí)高效消費(fèi)利用，提高地區(qū)性能源的綜合利用率，在保證經(jīng)濟(jì)性和穩(wěn)定性的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)節(jié)能環(huán)保目標(biāo)。
全球數(shù)字科技科研實(shí)力對比
除了前沿新技術(shù)，報(bào)告還關(guān)注數(shù)字科技領(lǐng)域科研實(shí)力全球?qū)Ρ?。?bào)告發(fā)現(xiàn)，從全球數(shù)字技術(shù)論文的“量與質(zhì)”方面來看，中美數(shù)字科技論文整體影響力大致相當(dāng)。盡管中國數(shù)字科技領(lǐng)域論文數(shù)量（506,775篇）與美國（525,794篇）還存在4%的差距，但是平均被引量中國比美國多4次/篇，這說明中國數(shù)字科技領(lǐng)域論文整體影響力與美國大致相當(dāng)。
另外，英國和加拿大論文數(shù)量大幅落后于中美兩強(qiáng)，但其論文平均被引量明顯高于中美，這說明英加兩國數(shù)字科技論文影響力在全球仍占有重要地位。
中國在卓越研究成果方面明顯落后于美國。某領(lǐng)域全球被引量Top1%論文（以下簡稱“Top1%論文”）被稱為“頂尖論文”，其代表該領(lǐng)域卓越的學(xué)術(shù)研究成果。在數(shù)字科技領(lǐng)域，中國Top1%“頂尖論文”數(shù)量（7,096篇）明顯少于美國（9,634篇），且平均被引量也明顯落后于美國。
表2 全球數(shù)字科技論文產(chǎn)出國家排名
說明：論文檢索時(shí)間范圍為2012年1月至2021年12月。
數(shù)據(jù)來源:AMiner科技情報(bào)平臺。
另外，值得一提的是，中國科學(xué)院的數(shù)字科技論文發(fā)表量高居全球第一。在全球數(shù)字科技論文量前10強(qiáng)機(jī)構(gòu)中，排名前三的機(jī)構(gòu)依次是中國科學(xué)院（59,487篇）、美國加州大學(xué)（49,111篇）和法國研究型大學(xué)聯(lián)盟（UDICE）（48,217篇）；除中國科學(xué)院外，中國還有一家機(jī)構(gòu)即中國科學(xué)院大學(xué)（18,381篇）也躋身前10強(qiáng)；平均被引量最高的是哈佛大學(xué)和美國能源部，前者為50次/篇，后者為45次/篇，顯示兩者在數(shù)字科技領(lǐng)域顯示出較強(qiáng)的研究和創(chuàng)新能力。
圖1 全球數(shù)字科技領(lǐng)域論文產(chǎn)出數(shù)量前10強(qiáng)機(jī)構(gòu)
說明：1.上圖條形長度表示論文產(chǎn)出數(shù)量大小；2.論文檢索時(shí)間范圍為2012年1月至2021年12月。
數(shù)據(jù)來源：AMiner科技情報(bào)平臺。
研究顯示，中國在總體論文和Top1%論文數(shù)量增長上與美國的“黃金交叉”均已出現(xiàn)。2019年，中國在總體論文發(fā)表數(shù)量上與美國實(shí)現(xiàn)“黃金交叉”，而2020年中國在Top1%論文數(shù)量上與美國再次實(shí)現(xiàn)“黃金交叉”，這說明中國不僅在論文總量超過美國，而且在“頂尖論文”數(shù)量上超越美國，并逐年擴(kuò)大與美國的優(yōu)勢。
圖2 2012-2021 年中美兩國論文發(fā)表數(shù)量變化態(tài)勢
說明：論文檢索時(shí)間范圍為2012年1月至2021年12月。
數(shù)據(jù)來源：AMiner科技情報(bào)平臺。
圖3 2012-2021年中美兩國被引量Top1%論文數(shù)量變化
說明：論文檢索時(shí)間范圍為2012年1月至2021年12月。
數(shù)據(jù)來源：AMiner科技情報(bào)平臺。
從全球數(shù)字技術(shù)專利方面來看，中國是數(shù)字技術(shù)專利大國，中國數(shù)字技術(shù)專利數(shù)量全球遙遙領(lǐng)先。中國共387,989件數(shù)字技術(shù)專利，是排名第2美國的2.9倍，是排名后9位國家總和的1.6倍，中國數(shù)字應(yīng)用技術(shù)整體研發(fā)能力在全球首屈一指。
圖4 全球數(shù)字技術(shù)授權(quán)專利數(shù)量前10強(qiáng)國家排名
說明：專利檢索時(shí)間范圍為2012年1月至2021年12月；
數(shù)據(jù)來源：AMiner科技情報(bào)平臺。
在全球高價(jià)值專利前10強(qiáng)機(jī)構(gòu)中，中國的華為和阿里巴巴入榜。韓國三星、微軟公司和谷歌公司是全球高價(jià)值專利前三大巨頭，數(shù)量依次為1,061件、630件和592件。其他前10強(qiáng)機(jī)構(gòu)依次是、高通、華為、IBM、蘋果、飛利浦、阿里巴巴以及索尼。中國的華為和阿里巴巴入榜，但是中國數(shù)字科技巨頭與三星、微軟和谷歌等國際巨頭的專利儲備實(shí)力相差較大。
全球數(shù)字技術(shù)高價(jià)值專利儲備實(shí)力在較長時(shí)間內(nèi)仍然維持“一超多強(qiáng)”格局。從近10年高價(jià)值專利數(shù)量變化態(tài)勢看，全球主要數(shù)字技術(shù)強(qiáng)國均處于下降態(tài)勢（原因之一是專利價(jià)值的顯現(xiàn)需要一定時(shí)長），但是美國與日本、韓國、中國、德國等數(shù)字技術(shù)強(qiáng)國仍保持較大優(yōu)勢，很難預(yù)期后者在較短時(shí)期內(nèi)能趕超前者。
全球數(shù)字科技人才儲備實(shí)力對比
報(bào)告發(fā)現(xiàn)，從數(shù)字科技人才方面來看，中國人才基數(shù)大，但高層次人不足，且嚴(yán)重落后于美國。全球數(shù)字科技人才總量為77.5萬人，其中中國有12.8萬人，位居第一，占全球總量的17%，是排名第二的美國的1.5倍，是排名第三的日本的8.3倍。但中國數(shù)字科技高層次人才（即H-index≥20，下同）只有0.7萬人，僅占全球總量的9%，僅為位居第一的美國（2.1萬，占全球25%）的35%。這說明中國數(shù)字科技人才基數(shù)很大，但高層次人才儲備不足，且遠(yuǎn)落后于美國。
圖5 全球數(shù)字科技人才數(shù)量前10強(qiáng)國家
數(shù)據(jù)來源：AMiner科技情報(bào)平臺
中國高層次人才集中在高校，而美國高科技公司人才儲備不遜色于頂尖高校。從全球數(shù)字科技人才機(jī)構(gòu)分布看，中國科學(xué)院以4,722人的數(shù)量名列第一名，以較大優(yōu)勢領(lǐng)先于排名第二的美國加州大學(xué)（2,623人）；進(jìn)入全球前10強(qiáng)的中國機(jī)構(gòu)還有兩家，即中國科學(xué)院大學(xué)（1,462人，第六名）、清華大學(xué)（1,305人，第八名）。
表3 全球數(shù)字科技人才數(shù)量前10強(qiáng)機(jī)構(gòu)
數(shù)據(jù)來源：AMiner科技情報(bào)平臺
從國際學(xué)者合作來看，中美學(xué)者合作為全球最熱絡(luò)的雙邊合作。但從2018年開始出現(xiàn)降溫。2012年至2021年，在數(shù)字科技領(lǐng)域，中美學(xué)者共同合作產(chǎn)出被引量Top1%的論文1,954篇，為全球科研成果產(chǎn)出最豐碩的雙邊合作（第二為美英學(xué)者合作，共產(chǎn)出1,528篇）。但從2018年開始，中美兩國學(xué)者合作論文增長率一直處于下降態(tài)勢。
圖6 2012-2021年數(shù)字科技領(lǐng)域中美學(xué)者合作關(guān)系走勢
說明：圖中合作論文為中美兩國學(xué)者合作產(chǎn)出被引量Top1%的“頂尖論文”數(shù)量
報(bào)告顯示，全球數(shù)字科技頂尖科研團(tuán)隊(duì)基本被美國機(jī)構(gòu)包攬。全球數(shù)字科技頂尖科研團(tuán)隊(duì)（Top10）基本來自美國頂尖高校（如斯坦福大學(xué)、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、加利福尼亞大學(xué)、麻省理工學(xué)院、哥倫比亞大學(xué)、康奈爾大學(xué)等）、科技巨頭（如谷歌、微軟、IBM等）下設(shè)的科研機(jī)構(gòu)（如下表所示）。
表5 全球數(shù)字科技頂尖科研團(tuán)隊(duì)（Top10）
